Operations · сопровождение

Managed AI Operations для систем, которые должны работать после запуска

Это не «поддержка сайта». Это управление качеством AI-системы после запуска: ошибки, edge cases, prompts, data quality, costs, workflows и отчёты.

01What We Monitor

Что под наблюдением

Automation failures
Сбои цепочек и интеграций — с разбором причин.
AI output quality
Выборочный review выводов: точность, тон, полнота.
Prompt drift
Качество ответов со временем «плывёт» — мы это ловим и правим.
CRM data completeness
Полнота и чистота данных, на которых работает система.
API cost
Стоимость AI по workflow — без сюрпризов в счетах.
Workflow bottlenecks
Где копится очередь и почему.
User feedback
Сигналы команды и клиентов — в план улучшений.
02What We Improve

Что улучшаем каждый месяц

  • Rules и routing: правила процесса по мере роста
  • Prompts: обновление под реальные кейсы
  • Dashboards: новые метрики и представления
  • Knowledge base: пополнение и чистка
  • Notifications и fallback-сценарии
  • Documentation: система остаётся понятной команде
03Tiers

Три уровня сопровождения

Tier 1

Monitor

Система под наблюдением: мониторинг, алерты, ежемесячный отчёт.

  • Monitoring и error alerts
  • Cost tracking
  • Monthly report
Обсудить
Tier 3

Operate

Мы операционно ведём систему: SLA, планирование, развитие.

  • Всё из Improve
  • SLA по критичности
  • Roadmap улучшений
  • Ежемесячный созвон
Обсудить
04SLA

Время реакции по критичности

ПриоритетЧто этоРеакцияРешение
CriticalСистема стоит, процесс заблокировандо 2 часовв тот же день
HighДеградация: ошибки в части потокадо 8 часов1–2 рабочих дня
MediumНекритичные сбои и качество1 рабочий деньдо 5 рабочих дней
LowПожелания и мелкие правки2 рабочих дняв плановом релизе
05Monthly Report

Ежемесячный отчёт руководителю

  • Executive summary: главное за месяц в 5 строк
  • Usage и workflow metrics
  • Quality review: что проверили, что нашли
  • Errors и инциденты с причинами
  • Costs: динамика стоимости AI
  • Shipped improvements и план на следующий месяц
06FAQ

Частые вопросы

Используете ли вы наши данные для обучения моделей?

Нет. Данные используются только для работы вашей системы. Границы передачи данных внешним сервисам фиксируются в архитектуре и документации.

Что происходит, если AI-сервис упал?

Срабатывает fallback: процесс переключается на ручной режим или резервный сценарий, команда получает алерт, инцидент попадает в отчёт с разбором.

Можно ли GDPR-aware workflows?

Да: минимизация данных, контроль доступа, логирование обработки и понятные политики хранения закладываются на уровне архитектуры.

Как вы считаете ROI сопровождения?

По метрикам системы: сэкономленные часы, скорость реакции, конверсия, стоимость обработки заявки. Всё это видно на dashboard и в ежемесячном отчёте.

Система не должна жить без контроля

Подключим мониторинг, качество и отчётность — с понятным SLA.